Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Borras Pinilla, CarlosBolano Diaz, Yosmer DavidNiño Duarte, Arnulfo Javier2024-03-0320162024-03-0320162016https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/34404El presente proyecto de grado tiene por objetivo rediseñar y repotenciar el banco de pruebas para bombas hidráulicas que tiene el grupo de investigación DICBOT, con el fin de proporcionar a los estudiantes de pregrado y maestría, un medio para generar estudios en el área del mantenimiento basado en condición (CBM) en bombas y motores hidráulicos, además de la implementación de algoritmos de máquinas de aprendizaje como son las SVM (Support Vector Machine) y ANN (Artificial Neural Network) en el diagnóstico de fallas de estos elementos. Este proyecto nace por la necesidad que tiene el grupo de investigación de la Escuela de Ingeniería Mecánica DICBOT (Sistemas Dinámicos Multifísicos, Control y Robótica), de mejorar el banco de pruebas con el que cuenta, con el fin de realizar investigaciones sobre el diagnostico de fallas en sistemas hidráulicos (bombas, motores, hidrotransmisiones) a nivel industrial. Al banco de pruebas se le cambio el motor diésel por un motor eléctrico, reduciendo de esta manera el ruido tanto auditivo como el existente en la adquisición de señales, también se construyó un módulo para instalar el motor hidráulico, para conformar la hidrotransmisión, pero debido a limitaciones de capacidad eléctrica, el banco puede trabajar a una presión máxima de 1000 psi.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Diagnóstico De FallasBomba De Pistones AxialesMotor HidráulicoHidrotransmisión.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coThe main goal of this project is the redesigning and repowering of a test bench for the hydraulic pumps of the DICBOT (Dynamic Systems multiphysicsControl and Robotics) research teamwith the aim of providing to the undergraduate and master´s degree students a resource to generate new researches in the maintenance areabased in the CBM condition in hydraulic pumps and enginesfurthermoreof the implementation of machine learning algorithms as SVM (Support Vector Machine) and ANN (Artificial Neural Network) in the diagnosis of faults in this elements. This project was born due to the need that has the Mechanical Engineering School DICBOT research teamin improving the bench testwith the aim of doing researches over the diagnosis of faults in hydraulic systems (pumpsengineshydrostatic transmission) at industrial scale. The diesel engine was changed by an electric engine in the test benchreducing the hearing noises as the emitted to acquire the signalsadditionally a module was built to install the electric engineand thus form the hydrostatic transmissionbut due to the limitations in the electric capacitythe test bench only can work at a maximum pressure of 1000 PSI.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)